基于人工神经网络蔬菜价格预测

蔬菜价格价格受各种不确定的因素影响,价格具有严重的非线性、随机性和高噪音,导致了预测的难度。因此,运用神经网络具有自适应、自学习和高度容错性的特点,建立起以L-M为训练函数的反向传播算法的人工神经网络模型来预测蔬菜的价格,最后通过算例验证,表明该方法有效。